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先验概率与后验概率的区别（老迷惑了）??? 此为Bayesian先生，敬仰吧，同志们！???? 先验（A priori；又译：先天）在拉丁文中指“来自先前的东西”，或稍稍引申指“在经验之前”。近代西方传统中，认为先验指无需经验或先于经验获得的知识。它通常与后验知识相比较，后验意指“在经验之后”，需要经验。这一区分来自于中世纪逻辑所区分的两种论证，从原因到结果的论证称为“先验的”，而从结果到原因的论证称为“后验的”。??? 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式 中的 ，它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现。后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的“因” 。后验概率是基于新的信息，修正原来的先验概率后所获得的更接近实际情况的概率估计。先验概率和后验概率是相对的。如果以后还有新的信息引入，更新了现在所谓的后验概率，得到了新的概率值，那么这个新的概率值被称为后验概率。先验概率的分类：利用过去历史资料计算得到的先验概率，称为客观先验概率；当历史资料无从取得或资料不完全时，凭人们的主观经验来判断而得到的先验概率，称为主观先验概率。后验概率是指通过调查或其它方式获取新的附加信息，利用贝叶斯公式对先验概率进行修正，而后得到的概率。先验概率和后验概率的区别：先验概率不是根据有关自然状态的全部资料测定的，而只是利用现有的材料(主要是历史资料)计算的；后验概率使用了有关自然状态更加全面的资料，既有先验概率资料，也有补充资料；　　先验概率的计算比较简单，没有使用贝叶斯公式；而后验概率的计算，要使用贝叶斯公式，而且在利用样本资料计算逻辑概率时，还要使用理论概率分布，需要更多的数理统计知识。?先验概率与后验概率概率就是无知, 而不是事务本身是随机的.??? 事情有N种发生的可能,我们不能控制结果的发生,或者影响结果的机理是我们不知道或是太复杂超过我们的运算能力. 新发一个物种, 到底是猫,还是小老虎呢(朱道元的经典例子)? 是由于我们的无知才不能确定判断.?先验概率 ( Prior probability)先验概率是在缺乏某个事实的情况下描述一个变量; 而后验概率是在考虑了一个事实之后的条件概率. ?先验概率通常是经验丰富的专家的纯主观的估计. 比如在法国大选中女候选罗雅尔的支持率 p,??在进行民意调查之前, 可以先验概率来表达这个不确定性.?后验概率 ( posterior probability)?Def: Probability?of outcomes of an experiment after it has been performed and a certain event has occured.??后验概率可以根据通过Bayes定理, 用先验概率和似然函数计算出来.? 下面的公式就是用先验概率密度乘上似然函数,接着进行归一化, 得到不定量X在Y=y的条件下的密度,即后验概率密度:?其中fX(x) 为X的先验密度,LX | Y = y(x) = fY | X = x(y) 为似然函数..?看了很多张五常的文章以后，思考一些经济学或者统计学的问题，都试着从最简单处入手。一次，在听一位英国帝国理工大学的教授来我们学校讲学，讲的主要是经济计量学的建模，以及一些具体应用实例，没想到听报告过程中，一直在思考一道最简单的概率问题。关于“抛硬币”试验的概率问题。问题是这样的：1、多次抛硬币首先是一个贝努利试验，独立同分布的2、每次抛硬币出现正、反面的概率都是1/23、当然硬币是均匀同分布的，而且每次试验都是公正的4、在上述假设下，假如我连续抛了很多次，例如100次，出现的都是正面，当然，稍懂概率的人都知道，这是一个小概率事件，但是小概率事件是可能发生的。 我要问你，下次也就是我抛第101次，出现正、反的概率是不是相等。我认为是不相等的，出现反面的概率要大于正面。我的理由是，诸如“抛硬币”等独立同分 布试验都有无数人试验过，而且次数足够多时，正、反面出现的概率应该是逼近1/2的。也就是说，这个过程，即使是独立同分布的试验它也是有概率的。5、提出这个问题之后，我请教了很多同学和老师，大部分同学一开始都是乍一听这个问题，马上对我的观点提出批判，给我列条件概率的公式，举出种种理由，不过都被我推翻了很巧的是，没几天，我在图书馆过期期刊阅览室找到一篇关于独立同分布的newman定理推广到markov链过程的文章，见97年《应用统计研究》，我看不大懂，复印了下来，去请教我们系数理统计方面比较权威的老师，他的答复我基本满意。他将数理统计可以分为两大类：频率统计学派和贝叶斯统计学派。目前，国内的数理统计主要是频率统 计。又给我分析了什么是 先验概率，先验概率和条件概率有什么区别，他认为：在“抛硬币”试验当中，硬币的均